國立臺灣大學工業工程學研究所

恭喜博士生張天恩榮獲2025年加拿大蒙特婁理工學院研究成果最佳論文獎

恭賀本所博士生張天恩同學，於2025年冬季赴加拿大蒙特婁理工學院（Polytechnique Montréal）資訊與軟體工程系進行研究實習，其研究成果發表於 The 28th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025) 之 Workshop on Shape in Medical Imaging (ShapeMI)，並榮獲最佳論文獎。
張同學獲獎論文題為《Anatomically-Focused Patches for Lightweight and Explainable Knee OA Grading》，提出一種針對膝部骨關節炎（Knee Osteoarthritis）之輕量且可解釋的形狀導向影像分析方法，為醫學影像分析領域帶來嶄新貢獻。
他於研究實習期間，在蒙特婁理工學院 Hervé Lombaert 教授指導下，從事運用機器學習分析醫學影像大型資料集之研究。本次研究實習係透過本校工學院與 Polytechnique Montréal International 合作之國際研究實習計畫（Polytechnique Montréal Winter Research Internship Program）進行。張同學於本所受之研究訓練，使其在跨領域人工智慧與醫學影像分析之研究中展現卓越表現，充分體現本所在培育具備國際視野與學術深度人才之成果。

恭喜潘宇泰榮獲113學年度臺大工學院院長獎

學生：潘宇泰
Student: YU-TAI PAN

指導教授：黃道宏教授
Advisor: Prof. Kevin Huang

論文名稱：
樂觀梯度下降上升法於相對利普希茨條件下求解最佳化問題之研究

Thesis Topic:
A Research on Relative Lipschitzness in Optimistic Gradient Descent Ascent Method for Solving Optimization Problems


論文摘要：

恭喜黃嬿慈榮獲113學年度臺大工學院院長獎

學生：黃嬿慈
Student: YEN-TZU HUANG

指導教授：吳政鴻教授
Advisor: Prof. Cheng-Hung Wu

論文名稱：
考慮等候時長限制之深度學習動態允入方法

Thesis Topic:
A Deep Learning Approach for Dynamic Admission Control Under Queue Time Constraints

摘要/Abstract

恭喜王丹緯榮獲113學年度臺大工學院院長獎

學生：王丹緯
Student: DAN-WEI WANG

指導教授：黃奎隆教授
Advisor: Prof. Kwei-Long Huang

論文名稱：
考量永續產品導入決策之最適廣告投入與定價策略

Thesis Topic:
Optimal Pricing and Advertising in Product Rollover Strategy for Sustainable Product

摘要/Abstract

恭喜KANTANAT CHAISUKJAROENKUL榮獲113學年度臺大工學院院長獎

學生：蔡再賢
Student: KANTANAT CHAISUKJAROENKUL

指導教授：藍俊宏教授
Advisor: Prof. Jakey Blue

論文名稱
發展具特徵向量校準與可解釋性之視窗式主成份分析框架以有效分類多變量時間序列

Thesis Topic:
Window-based PCA with Eigenvector Calibration and Explainability for Multivariate Time Series Classification

摘要/Abstract

【✨師生獲獎資訊✨】

「所向吳敵」團隊（成員：王泓達、李宗璟、許祐瑜、廖千瑩；指導教授：吳政鴻）於2024郵政大數據競賽中，憑藉卓越表現榮獲「最佳創意獎」及「叡揚數據應用創新獎」。

在決賽中，團隊以「i郵箱最適點位分析」為目標，針對主辦方提供的數百萬筆資料，考量多項影響因素進行設點分析。團隊首先以多元線性迴歸（Multiple Linear Regression）進行初步探討，界定對結果影響最為顯著的指標及獲利架構；接著，採用ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）預測可能滿格的i郵箱情境；最終結合非線性規劃（Nonlinear Programming）以整合多層次預測結果，兼顧收入與覆蓋率，得出最佳分析方案。

團隊精準的預測結果與清晰的簡報呈現，獲得評審高度肯定，最終榮獲「最佳創意獎」及「叡揚數據應用創新獎」，展現其在數據分析與應用上的創新實力與專業表現。

https://ie.ntu.edu.tw/News_Content_n_44395_s_246064.html
https://ie.ntu.edu.tw/english/News_Content_n_48014_s_246065.html

帆宣系統科技高新明董事長暨執行長獲得臺灣大學工學院113學年度傑出企業家講座，為表彰其成就，工業工程學研究所於12月4日（星期三）安排臺灣大學工學院傑出企業家講座頒獎典禮，亦邀請董事長擔任臺大跨領域論壇演講講者，為與會師生分享創業歷程。
高董事長是半導體界少見的女性高階領導人，於1988年成立帆宣系統科技，一開始的業務是半導體廠需要的產品與材料，之後逐漸進入更高附加價值的廠務及製程系統規畫整合服務，如今已是艾司摩爾(ASML)、應材等國際一級大廠供應鏈成員，成功使帆宣從市場新兵蛻變成全球重要的半導體廠務指標大廠。董事長思路細膩，重視員工及企業文化傳承，也積極培育人才並招攬團隊，建立鼓勵創新與科技的文化，累積專業經驗與研發成果，營造積極向上的企業文化，注重企業永續經營，落實執行社會責任，打造永續幸福企業。
董事長的傑出表現，獲得2023年永安企業家獎之【優化共榮企業家獎】，更代表臺灣參與2024年《安永世界企業家大獎》。
本次跨領域論壇演講，高董事長以Smart Data Center and Industrial AI Approaches為主題，分享其創業點滴以及與企業共同成長的經驗；此外，帆宣系統科技系統工程事業處余承運副處長及亞達科技蘇愷宏總經理，也是本次演講嘉賓，其講題各自為「資訊機房功能驗證執行經驗分享」、「Industrial AI/AR solution landing approaches」，為本次跨領域論壇演講增添不少多元視角。

【✨師生獲獎資訊✨】
恭喜本所洪一薰教授獲選112學年度工學院「教學傑出獎」
工學院於9/27(五)舉辦教師節茶會時頒獎。
獲選名單可至臺灣大學工學院官網↓
https://www.eng.ntu.edu.tw/TC/page.aspx?mid=139......

洪一薰教授
研究領域：
✩賽局理論與應用
✩競爭決策分析

教授課程：
✩非線性規劃
✩賽局理論與應用
✩永續營運與價值鏈管理（臺大EMS課程）

【✨師生獲獎資訊✨】
恭喜吳政鴻教授獲選112學年度「全英語授課專任教師優良教師獎」
獲選名單可至臺灣大學教務處官網查詢↓
https://www.aca.ntu.edu.tw/w/aca/CDService_21070817215812688

吳政鴻教授
研究領域：
✩營收管理
✩訂價策略
✩非確定系統決策

教授課程：
✩動態規劃與應用
✩隨機過程
✩前瞻決策與韌性企業（臺大EMS課程）

教學優良教師遴選 相關法規及作業說明 國立臺灣大學教學優良教師遴選及獎勵辦法 國立臺灣大學教學優良教師遴選...

恭喜王懷葳榮獲112學年度臺大工學院院長獎

學生：王懷葳
指導教授：藍俊宏教授
論文名稱：基於深度集成模型的飄移偵測與預測區間估計之線上學習架構

論文摘要：
Utilizing Data & Model Uncertainty to design an online learning framework that can provide prediction interval to help decision-making
．Design drift detection for p(E|X)
．Design learning mechanism for Deep Ensembles (Drift-aware optimizer and learning rate)
．Show the status of the model to tell users to be caution
．Increase adaptability and reliability
Experiment shows that DEAPI can provides
．more narrow prediction interval than other existing methods
．more precise prediction interval for decision-making

恭喜王懷葳榮獲112學年度臺大工學院院長獎 學生：王懷葳        指導教授：藍俊宏教授          論文名稱：基於深度集成模型的飄移偵測與預測區間估計之線上學習架構 論文摘要： Utilizing Data & Model Uncertainty to design an online learning framework that can provide prediction inte...

恭喜易子安榮獲112學年度臺大工學院院長獎

學生：易子安
指導教授：洪英超教授
論文名稱：Utilizing Asymmetric Dissimilarity Measures for Optimizing Electric Vehicle Charging Operations and Other Applications

論文摘要：
在本研究中，我們考慮一個具有隨機需求位置和任意到達時間的電動車（EV）充電系統。目標為決定最佳的充電站設置位置及對應的電動車充電站途程策略（EV charging station routing policy），從而最小化充電需求的平均旅行時間或平均旅行距離（mean travel time/distance）。透過考慮基於位置的電動車充電站途程策略（location-based EV charging station routing policy）並整併 Google 地圖（Google Maps）所提供的實際交通資訊，我們得以將此問題化為一非對稱分群問題，旨在最小化資料點到所對應之群中心的差異性（dissimilarity）總和。此模型所提供之資料驅動（data-driven）方式，不但可以納入各種營運考量，更能適用於其他具有相似性質的現實應用問題。針對此問題，本研究提出了兩個創新的非對稱分群演算法，並以幾種現實情境為例展示。然而，在人造不對稱資料的穩健性衡量（robustness testing）中，儘管其中一者表現良好，另一者卻表現出其局限性。

恭喜易子安榮獲112學年度臺大工學院院長獎 學生：易子安 指導教授：洪英超教授 論文名稱：Utilizing Asymmetric Dissimilarity Measures for Optimizing Electric Vehicle Charging Operations and Other Applications 論文摘要：     在本研究中，我們考慮一個具有隨機需求位置和任意到達時間的電動車...

恭喜陳徐行榮獲112學年度臺大工學院院長獎

學生：陳徐行
指導教授：楊烽正 教授
論文名稱：
Mathematical Programming and Metaheuristics for the Material Handling Network Scheduling Problem

論文摘要：
Modern factories heavily depend on Automated Material Handling Systems (AMHSs) for internal logistics. As material handling networks grow in complexity, effective coordination among AMHSs becomes more crucial. This research addresses the scheduling problem in this context by defining the Material Handling Network Scheduling Problem (MHNSP), with the goal of minimizing the makespan for transportation jobs. Some key contributions include considering path flexibility for transportation jobs and modeling local buffer capacity limits.

We propose three models to solve the MHNSP: a Constraint Programming (CP) model, an Integer Programming (IP) model, and a Metaheuristic model. Some highlights of the proposed models are 1) the CP model employs a hierarchical structure to model the constraints, 2) the IP model addresses buffer constraints by identifying operation overlaps using pairwise relationships, and 3) the Metaheuristic model utilizes a discrete-event-based decoding procedure to determine the start time of each operation.

The models are evaluated through four numerical tests. First, Metaheuristic parameters are optimized using the Taguchi method. Performance is then compared across 360 randomly generated test problems. Results indicate that the IP model performs well for small problems, while the CP and Metaheuristic models are more effective for larger problems. It also shows that increasing path flexibility can reduce makespan by an average of 13% in large-scale problems. The CP and Metaheuristic models are also compared in extra-large problems. In this test, CP model consistently provides better solutions than the Metaheuristic model given sufficient solving time, demonstrating the potential of CP in real applications. Finally, the identical request test highlighted that optimal path selection could lead to a 35.7% reduction in makespan by balancing node workloads and minimizing time spent at transfer sites.

In summary, this research highlights the critical role of path flexibility and operation sequencing in optimizing material handling networks.

恭喜陳徐行榮獲112學年度臺大工學院院長獎 學生：陳徐行        指導教授：楊烽正 教授      論文名稱： Mathematical Programming and Metaheuristics for the Material Handling Network Scheduling Problem   論文摘要： Modern factories heavily depend on Automated Material Handling Systems (AMHSs) for internal l...